Anonimização
Anonimização é a técnica que remove ou transforma informações pessoais de forma que a identidade do titular não possa ser descoberta, direta ou indiretamente. Em termos práticos, significa que, após esse processo, não existe caminho possível para voltar à pessoa original, mesmo combinando múltiplas fontes externas.
Dentro da LGPD, esse é um conceito central porque define quando dados deixam de ser considerados pessoais e passam a ser classificados como dados anônimos. Uma vez realmente anonimizados, deixam de estar sujeitos às obrigações da lei.
Como funciona a anonimização
A anonimização não é apenas remover nome, CPF ou endereço. O processo exige transformar atributos que possam revelar identidade por meio de correlação, padrões de comportamento ou características únicas.
Remoção e transformação
Em geral, o processo envolve substituir valores específicos por categorias mais amplas, aplicar técnicas de generalização e reduzir detalhes que possam levar à reidentificação. Alguns projetos ainda aplicam ruído estatístico para evitar inferências precisas.
Irreversibilidade
O critério mais importante é a impossibilidade de reidentificação. Se existe alguma forma razoável de descobrir quem é o titular combinando informações internas ou externas, o dado não está anonimizado; está apenas pseudonimizado.
Diferença entre anonimização e pseudonimização
Embora os termos pareçam semelhantes, tratam de conceitos completamente diferentes.
Anonimização
Os dados deixam definitivamente de permitir identificar a pessoa. A irreversibilidade é premissa obrigatória.
Pseudonimização
Os dados continuam pessoais, mas são substituídos por códigos ou identificadores. A identidade original pode ser recuperada e, portanto, a LGPD continua a se aplicar.
Essa distinção é fundamental em projetos de IA que lidam com grandes volumes de informação.
Quando usar anonimização em projetos de IA
A anonimização é indicada quando o modelo não depende da identidade real do titular para aprender ou gerar resultados. Em muitas aplicações, atributos agregados, padrões ou características generalizadas são suficientes para treinar o sistema com segurança.
A técnica reduz riscos jurídicos, melhora governança e permite análises em escala sem violar direitos de privacidade.